AI在金融领域的应用现状与规模 - 2025年被视为AI应用元年，金融行业正经历以垂直化AI为核心的深度变革[4] - 中国金融科技市场规模已突破4.59万亿美元，预计2030年将达9.97万亿美元，年复合增长率达13.8%[4] - 金融机构已完成多类通用大模型的本地化部署，大模型与专业知识库结合被认为是AI落地的未来趋势[4] AI技术渗透与成本效益 - AI技术逐步渗透金融领域多个环节，包括风险管理、客户服务、投资决策和支付安全[5] - DeepSeek的出现使金融机构能够以更具成本效益的方式运用AI技术，催生更多智能化应用场景[5] - 金融机构积极跟进AI技术应用，基于专有数据与知识的领域模型及AI应用创新日益增多[5] 技术挑战与幻觉问题 - 大模型在金融领域存在专业数据缺失问题，以保险领域为例，缺乏精算数据和监管规则库导致AI幻觉问题[6] - DeepSeek-R1大模型的幻觉率高达14%，影响决策效率并带来合规风险[6] - 2024年AI风险白皮书显示，技术滥用（50%）、决策伦理争议（24%）与虚假信息传播（20%）构成三大风险集群[6] 监管框架与合规要求 - 2023年8月实施的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求建立数据合规、算法透明、生成内容管理等六大机制[6] - 国家金融监督管理总局强调AI应用需坚持技术中立原则，重点防范数据滥用与算法歧视[6] - 投顾机构需要负责任地使用AI，明确应用边界，强化数据保护，坚守买方立场[6] 数据资产建设与解决方案 - 金融领域因数据密度高、专业性强，暴露出大模型垂直行业数据供给不足的问题[7][8] - 盈米基金通过构建多元混合大模型技术底座，将财富管理知识图谱转化为机器可读知识库[8][9] - 燕道数科采用多模态混合引擎结合行业内部数据形成专有知识体系，整合保险产品知识、费率表、利率曲线及监管政策等全市场数据[9] 未来发展方向 - 数据质量与知识含量是发挥AI价值的关键前提，机构需通过数据要素全生命周期管理和AI可信体系构建来厘清应用场景[9] - AI应用目标不是替代人类，而是让人类专注于决策创新与情感交互[9] - 未来AI破局需数据+风控双驱动，深化数据要素配置，构建全周期风控体系，技术与伦理协同将成为发展关键[9]